Séminaire (organisé par l’équipe de recherche DI)

Antoine Bordes

Doctorant LIP6


Algorithmes pour l’apprentissage de SVMs sur de grandes masses de données


Mardi 24 novembre à 14h en RD134


Résumé :

L’avènement d’Internet ainsi que celui de tous les moyens numériques modernes disponibles pour communiquer, s’informer ou se divertir génèrent des données en quantités de plus en plus importantes. Dans des domaines aussi variés que la recherche d’information, la bio-informatique, la linguistique informatique ou la sécurité numérique, apprendre à automatiquement organiser, classifier, ou transformer des téraoctets de données, en particulier quand les quantités de données en jeu sont insurmontables pour des opérateurs humains, paraît inévitable

Malheureusement, la plupart des algorithmes d’apprentissage actuels, bien qu’efficaces sur de petites bases de données, présentent une complexité importante qui les rend inutilisables sur de trop grandes masses de données. Ainsi, il existe un besoin certain pour des méthodes capables d’être entraînées sur des ensembles d’apprentissage de grande échelle, et pouvant ainsi gérer les quantités colossales d’informations générées quotidiennement.

Dans cette présentation, nous nous focalisons sur les outils populaires que sont les Machines à Vecteurs Supports (SVMs) et proposons divers algorithmes qui permettent de réduire la durée d’entraînement et les besoins en mémoire de leur apprentissage sans pour autant dégrader leurs performances en généralisation.

Seminars


Mardi 20 juin 2017

Séminaire à 14h en GI042 (bâtiment Blaise Pascal), présenté par Patrice Perny, LIP6.
« Décision interactive sur domaine combinatoire par élicitation incrémentale de préférences ».


Jeudi 11 mai 2017

Séminaire à 14h en GI042 (bâtiment Blaise Pascal), présenté par Nicolas Maudet, LIP6 (Equipe SMA).
« Current issues in argumentation ».


Mardi 4 avril 2017

Séminaire à 14 h dans l’amphi du Centre d’Innovation de l’UTC, présenté par Xavier LAGORCE, PhD, Head of Computer Vision, Chronocam.
« Chronocam : Event-based cameras for machine vision »


Jeudi 27 octobre 2016

Séminaire à 14 h en GI016, présenté par Fabien Pfaender, UTSEUS.
« State of Cities - A Massive, Systematic, Data Powered, Comparative Analysis Of Cities ».


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